Similarity of Key Audit Matters by Industry
[연구목적] 본 연구는 산업별 핵심감사사항(Key Audit Matters, KAM)의 유사도를 검토하고 높은 유사도를 보이는 산업의 원인을 탐색함으로써 KAM의 정보유용성 제고를 위해 감독당국이 고려 할 요인에 대해 시사점을 제공하고자 한다.<br/>[연구방법] 2020년부터 2022년까지 상장기업 5,964 기업-연도에 대해 파이썬 기반의 크롤러를 제작하여 감사보고서를 추출하고, KoNLPy(Korean Natural Language Processing in Python)을 이용하여 연도-산업별 코사인 유사도를 감사보고서 전체, KAM, KAM이외 항목으로 구분하여 측정, 분석하였다.<br/>[연구결과] KAM과 KAM이외 항목의 유사도는 각각 0.241과 0.854로 감사보고서의 차별적인 정보는 KAM과 관련 있으며, 수주산업에 해당하는 종합건설업과 전문직별 공사업의 KAM 유사도는 산업평균 대비 2.5배 수준으로 매우 높은 것으로 나타났다. Big4와 non-Big4 모두 2020년 대비 2022년의 유사도가 증가하여, 2016년 수주산업 사례 및 2022년 KAM 모범사례 배포가 KAM의 차별성에 부정적인 영향을 미침을 알 수 있다.<br/>[연구의 시사점] KAM의 정보유용성과 관련하여 유사도라는 새로운 관점을 제시했다는 점에서 선행연구를 확장하며, 정보 충실화를 도모하기 위해 제공한 구체적인 지침 및 모범사례가 개별기업 수준의 차별적인 정보전달을 해치지 않도록 감독당국이 KAM 정책을 개선하고 모니터링을 제공할 필요가 있음을 시사한다는 점에서 의의를 갖는다.
Authors
- Yongsuk Yun (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3956-5829)
- Hyun Ah Kim (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5194-2346)
Publication Details
- Journal
- Korean Business Education Review
- Published
- 2024-10-31
- DOI
- https://doi.org/10.23839/kabe.2024.39.5.127
- Primary Topic
- Impact of AI and Big Data on Business and Society
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
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